ai芯片SDK（峻和AI芯片）

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本文目录一览：

• 1、处理器与AI芯片-百度昆仑-XPU
• 2、模型部署流程概述
• 3、百度昆仑、华为NPU
• 4、华为AI芯片如何部署模型华为ai芯片如何部署模型

处理器与AI芯片-百度昆仑-XPU

昆仑芯1代AI芯片于2018年发布，采用自研XPU-K架构，主要参数包括针对云端推理场景的通用AI算法支持，以及在计算机视觉、语音识别、自然语言处理和推荐算法上的高效稳定性能。该芯片已在百度搜索引擎、小度等业务中部署数万片，赋能互联网、工业制造、智慧金融、智慧交通等领域。

百度AI芯片昆仑计划在明年初实现大规模生产，并且正在进行与国产飞腾处理器的兼容性适配。量产计划：百度AI芯片昆仑即将在明年初实现大规模生产，这一计划已经明确。该芯片由百度自主研发，采用三星电子的14nm工艺技术，展现了百度在AI芯片领域的领先实力。

百度AI芯片昆仑明年初量产时，将支持国产飞腾CPU。以下是具体说明：量产计划与合作：百度与三星电子联手研发的昆仑芯片已完成研发工作，计划于明年初大规模生产。这一合作采用了三星先进的14纳米工艺，标志着双方在芯片制造领域的首次深度合作。

百度昆仑芯片设计细节较少公开，但通过三篇相关论文可以理解到其设计理念。主要论文有：[1]《XPU - 一种面向多样化工作负载的可编程FPGA加速器》、[2]《百度昆仑：一种面向多样化工作负载的AI处理器》、[3]《昆仑 - 一种高性能面向多样化工作负载的AI处理器》。

设计理念：通过三篇相关论文，可以了解到昆仑芯片面向多样化工作负载的设计理念。论文支撑：《XPU 一种面向多样化工作负载的可编程FPGA加速器》、《百度昆仑：一种面向多样化工作负载的AI处理器》、《昆仑 一种高性能面向多样化工作负载的AI处理器》。

模型部署流程概述

1、模型部署流程概述： 模型训练与优化 离线训练：首先，在高性能计算平台上进行模型的离线训练，确保模型达到预期的精度和效果。 优化压缩：对训练好的模型进行优化和压缩，包括模型优化、转换、量化和编译优化，以减小模型体积，提高推理速度和效率。

2、在实际开发流程中，高校的深度学习项目开发通常分为模型离线训练、优化压缩和在线部署三个步骤，其中模型压缩包括模型优化、转换、量化和编译优化。比如，GPU平台用TensorRT，手机移动端用NCNN/MNN，而NPU芯片平台则依赖于厂商提供的工具链。

3、MLFlow训练部署流程详解： 准备工作与训练模型 使用sklearn训练预测葡萄酒质量的模型。 模型训练文件路径为：./mlflow/examples/sklearn_elasticnet_wine/train.py。 运行训练脚本：python sklearn_elasticnet_wine/train.py。

百度昆仑、华为NPU

百度昆仑和华为NPU均为为智能计算而生的尖端技术。百度昆仑： 自研AI计算芯片：百度昆仑科技团队自研了通用AI计算芯片核心架构——昆仑芯XPU。 高性能算力：昆仑芯XPU经过多次迭代，为开发者提供高性能、通用、易用的算力。

华为海思：作为全球领先的Fabless半导体公司，其麒麟990 5G和9000系列芯片在NPU和GPU领域具有显著技术实力，特别是在5G和AI计算方面。昆仑芯科技：源于百度智能芯片部门，其2代AI芯片专为云端AI需求设计，具备深厚的技术积累和市场应用经验。

在华为之前，百度和阿里巴巴已经宣布布局自己的AI芯片。百度 昆仑芯片采用自主设计的架构。尽管该芯片仍处于设计阶段，但该公司声称其理论计算能力是英伟达的两倍多 的方案。阿里巴巴宣布将投资阿里-NPU神经网络芯片的研发。这种架构不提绝对性能，而是强调其超强性价比，号称超越传统CPU/GPU架构40倍。

华为AI芯片如何部署模型华为ai芯片如何部署模型

华为AI芯片部署模型的方式如下：云端部署 。模型部署在云端服务器，用户通过网页访问或者API接口调用等形式向云端服务器发出请求，云端收到请求后处理并返回结果。边缘部署 。主要用于嵌入式设备，将模型打包封装到SDK，集成到嵌入式设备，数据的处理和模型推理都在终端设备上执行。具体采用何种部署方式，可以根据实际场景和需求进行选择。

达芬奇架构采用显式内存管理调度机制，通过Cube进行2D矩阵运算，支持后续操作融合和后处理运算。控制通路集成了通用CPU功能，支持各种算法的高效执行，使得架构在AI算法全场景中展现出强大的支持能力。专用型与灵活性的结合：达芬奇架构通过集成scalar、vector和cube三类运算单元，实现了专用型与灵活性的结合。

为了部署，你需要准备相应的推理卡，下载MindIE针对不同硬件的镜像，并安装升腾CANN软件栈。以部署Qwen-72B为例，需要修改配置文件并启动服务，同时提供OpenAI和TGI格式的API请求示例。部署Baichuan2-7B、ChatGLM3-6B和Qwen-72B时，分别针对不同模型进行配置和并行推理，同时注意NPU内存管理。

并支持MindSpore和PyTorch训练的模型。MindIE-Service作为服务化框架，为MindIE提供服务化支持。以上方案均是升腾为应对大模型需求而推出的，随着升腾的不断发展，其在大模型领域的支持将更加成熟。总的来说，华为升腾芯片在应对国产化适配大模型上提供了多种选择，未来有望推动国产AI生态的繁荣。

DeepSeek采用的芯片主要包括华为的升腾芯片。根据公开发布的信息，DeepSeek已经成功适配并部署在华为升腾NPU平台上，具体使用的是升腾910B3芯片。此外，DeepSeek的某些服务，如R1/V3推理服务，也是完全基于华为升腾AI芯片运行的。

架构与特性：采用异构多核心设计，实现高性能和低功耗的平衡；基于华为自研的ARM架构，有高速度、高能效特点，支持TensorFlow、PyTorch等多种机器学习框架，为开发者提供丰富工具链。产品型号及特点：升腾910：算力强、功耗低，在全球十大AI芯片榜单中脱颖而出，是中国唯一上榜芯片。

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